Πώς Λειτουργεί η Κατηγοριοποίηση Κειμένου;

Η κατηγοριοποίηση κειμένου είναι η διαδικασία ανάλυσης ακολουθιών κειμένου και ανάθεσης τους μιας ετικέτας, τοποθετώντας τους σε μια ομάδα με βάση το περιεχόμενό τους. Η κατηγοριοποίηση κειμένου υποκρύπτει σχεδόν οποιαδήποτε εργασία AI ή μηχανικής μάθησης που αφορά την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Με την κατηγοριοποίηση κειμένου, ένα πρόγραμμα υπολογιστή μπορεί να εκτελέσει eine ποικιλία διαφορετικών εργασιών όπως η αναγνώριση spam, η ανάλυση συναισθήματος και οι λειτουργίες chatbot. Πώς λειτουργεί ακριβώς η κατηγοριοποίηση κειμένου; Ποίες είναι οι διαφορετικές μεθόδοι κατηγοριοποίησης κειμένου; Θα εξερευνήσουμε τις απαντήσεις σε αυτές τις ερωτήσεις παρακάτω.

Ορισμός της Κατηγοριοποίησης Κειμένου

Είναι σημαντικό να dànhουμε λίγο χρόνο και να βεβαιωθούμε ότι κατανοούμε τι είναι η κατηγοριοποίηση κειμένου, γενικά, πριν διεισδύσουμε στις διαφορετικές μεθόδοι κατηγοριοποίησης κειμένου. Η κατηγοριοποίηση κειμένου είναι ένας από τους όρους που εφαρμόζεται σε πολλές διαφορετικές εργασίες και αλγορίθμους, οπότε είναι χρήσιμο να βεβαιωθούμε ότι κατανοούμε την βασική концепция της κατηγοριοποίησης κειμένου πριν προχωρήσουμε να εξερευνήσουμε τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους μπορεί να thựcτοποιηθεί.

Πώς Λειτουργεί η Κατηγοριοποίηση Κειμένου;

Φωτογραφία: Quinn Dombrowski μέσω Flickr, CC BY SA 2.0 , (https://www.flickr.com/photos/quinnanya/4714794045)

Οι περισσότερες μεθόδοι κατηγοριοποίησης κειμένου μπορούν να τοποθετηθούν σε μια από τις τρεις διαφορετικές κατηγορίες: μεθόδοι βασισμένες σε κανόνες ή μεθόδοι μηχανικής μάθησης.

Μεθόδοι Κατηγοριοποίησης Κειμένου Βασισμένες σε Κανόνες

Οι μεθόδοι κατηγοριοποίησης κειμένου βασισμένες σε κανόνες λειτουργούν μέσω της χρήσης ρητά σχεδιασμένων γλωσσικών κανόνων. Το σύστημα χρησιμοποιεί τους κανόνες που δημιουργήθηκαν από τον μηχανικό για να καθορίσει σε ποια κατηγορία ανήκει ένα δεδομένο κείμενο, αναζητώντας ενδείξεις με τη μορφή σημασιολογικά σχετικών στοιχείων κειμένου. Κάθε κανόνας έχει ένα μοτίβο που το κείμενο πρέπει να ταιριάζει για να τοποθετηθεί στην αντίστοιχη κατηγορία.

Συστήματα Μηχανικής Μάθησης

Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, τα συστήματα βασισμένα σε κανόνες έχουν περιορισμούς, καθώς οι λειτουργίες και οι κανόνες τους πρέπει να προγραμματιστούν εκ των προτέρων. Αντίθετα, τα συστήματα κατηγοριοποίησης κειμένου βασισμένα στη μηχανική μάθηση λειτουργούν εφαρμόζοντας αλγορίθμους που αναλύουν συνόλους δεδομένων για μοτίβα που συνδέονται με μια συγκεκριμένη κατηγορία.

Μέθοδος Bag-of-Words

Η μέθοδος Bag-of-Words είναι μια από τις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες προσεγγίσεις για την κωδικοποίηση και την αναπαράσταση κειμένου. Ο όρος “Bag-of-Words” προέρχεται από το γεγονός ότι παίρνετε όλα τα λόγια στα έγγραφα και τα βάζετε όλα σε ένα “σακ” χωρίς να δίνετε προσοχή στη σειρά των λέξεων ή τη γραμματική, δίνοντας προσοχή μόνο στη συχνότητα των λέξεων στο σακ. Αυτό οδηγεί σε einen μακρύ πίνακα, ή διανυσμα, που περιέχει μια seule αναπαράσταση όλων των λέξεων στα εισαγόμενα έγγραφα.

Συχνότητα Όρου-Αντιστροφή Συχνότητα Εγγράφου (TF-IDF)

Μια άλλη μέθοδος για την αναπαράσταση ενός εγγράφου με βάση τις λέξεις που περιέχει είναι η Συχνότητα Όρου-Αντιστροφή Συχνότητα Εγγράφου (TF-IDF). Η μέθοδος TF-IDF δημιουργεί ένα διανυσμα που αναπαριστά το έγγραφο με βάση τις λέξεις που περιέχει, αλλά αντίθετα με τη μέθοδο Bag-of-Words, οι λέξεις αυτές βαρύνονται με περισσότερα από τη συχνότητά τους. Η TF-IDF λαμβάνει υπόψη τη σημασία των λέξεων στα έγγραφα, προσπαθώντας να ποσοτικοποιήσει πόσο σχετική είναι μια λέξη με το θέμα του εγγράφου.

Ενσωματώσεις Λέξεων

Οι ενσωματώσεις λέξεων είναι μέθοδοι αναπαράστασης κειμένου που διασφαλίζουν ότι οι λέξεις με παρόμοιο νόημα έχουν παρόμοιες αριθμητικές αναπαραστάσεις.

Στρώματα Ενσωματώσεων

Ένας πιθανός τρόπος για τη χρήση ενσωματώσεων λέξεων μαζί με ένα σύστημα μηχανικής μάθησης/βαθιάς μάθησης είναι η χρήση ενός στρώματος ενσωματώσεων. Τα στρώματα ενσωματώσεων είναι στρώματα βαθιάς μάθησης που μετατρέπουν λέξεις σε ενσωματώσεις, οι οποίες στη συνέχεια τροφοδοτούνται στο υπόλοιπο σύστημα βαθιάς μάθησης.

Word2Vec

Το Word2Vec είναι μια άλλη κοινή μέθοδος για την ενσωμάτωση λέξεων. Το Word2Vec χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδοι για τη μετατροπή λέξεων σε ενσωματώσεις και είναι βελτιστοποιημένο για χρήση με μοντέλα που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα.

GloVe

Το GloVe, ή Παγκόσμιο Δίκτυο για την Αναπαράσταση Λέξεων, συνδυάζει στοιχεία από τις μεθόδοι ενσωματώσεων που χρησιμοποιούνται από το Word2Vec. Το GloVe συνδυάζει στοιχεία από το Word2Vec και τεχνικές παράγονσης πινάκων όπως η Latent Semantic Analysis. Το GloVe επωφελείται από τα καλύτερα των δύο προσεγγίσεων, δημιουργώντας ενσωματώσεις λέξεων με βάση τις παγκόσμιες στατιστικές κειμένου.